数据盛典最终报告

1 .2017 中国互联网消费生态 大数据报告 

2 . CONTENTS 第一章：2017中国互联网消费生态发展概述 第四章：消费业态升级 第二章：消费观升级 第三章：商业模式升级 第五章：总结与展望 

3 .报告综述 • 《2016 中国互联网消费生态大数据报告》首次聚焦“互联网消费”，总结出2016年互联网消费生态的关键词——“便捷”与 “品质”。一批创新型互联网企业通过降低门槛、整合资源、碎片化等形式为消费者提供了便捷化的服务，消费者对品质的追求， 促使了定制化、专业化、体验化、高端化等方向的产品及服务升级。 • 《2017 中国互联网消费生态大数据报告》围绕消费观念升级、商业模式变化、消费业态发展三个方面，对互联网消费生态重要 现象与趋势做梳理与分析。 • 消费观念方面：消费者需求进一步变化，从“买便宜的”到“买优质的”、从买“大众的”到买“小众的”、从买“商品”到买 “服务”、从“拥有”物品到“共享”物品，从满足生活基本需求到生活方方面面的精致化升级，消费者的消费能力和消费理念 都在发生着变化，“消费”的个性化复杂度不断提升； • 商业模式方面：三种模式不再有效：1）单纯的商品推荐模式不再有效。随着供应商品的日益丰富，用户注意力正在变成稀缺资 源，“内容+商品”组合模式成为吸引用户的“标配”方式；2）单一渠道模式不再有效。随着线上流量红利的减弱，零售渠道销 售模式开始变革，以“用户”为中心的全渠道模式逐渐成为零售的“标配”方向；3）商家主导的商品生产不再有效。随着消费 数据的不断沉淀，按需定制的“C2M”模式成为商品研发与商品新市场的“标配”模式； • 行业发展方面：人工智能等新技术在各领域的探索性应用大范围展开，尤其是医疗、金融、教育等传统行业，待解决的行业痛点 多，智能化改造潜力巨大，智能产品的效果也开始得到用户认可，随着数据的积累以及使用场景的匹配磨合，新技术有望极大地 提升这些行业的效率，甚至产生颠覆式的影响。 大数据 · 全洞察 3 

4 . 第一章 2017中国互联网消费生态发展概述 

5 . 2017中国互联网消费生态发展七大趋势 一 二 三 四 五 六 七 消费结构进一步 线上线下消费渠 内容成为商品和 共享模式继续发 “信用服务”成 人工智能加速产 大数据优化消费 调整——服务型 道愈发融合，形 消费者之间不可 酵，不同领域发 为消费生态的一 业应用，切实进 体验——整合资 消费快速发展 成以“消费者” 或缺的深度连接 展阶段各异 个重要支撑 入到消费层面 源配置模式应用 为核心的零售新 到更多消费领域 生态 大数据 · 全洞察 5 

6 .互联网消费生态发展特点一： 消费结构进一步调整——服务型消费快速发展 • 在人均收入水平提升、人口年龄结构变化、消费心理和习惯改变等多因素作用下，整体消费不断往“服务型消费” 为主的结构调整；2017年，家政服务、运动健身、旅游等服务型消费均表现了较高的增速。其中，运动健身和旅 游反映了消费者对于乐活型服务需求的增加，家政服务反映了消费者对于生活基本服务的专业外包趋势。 数据来源：挖财 大数据 · 全洞察 6 

7 .互联网消费生态发展特点二： 线上线下消费渠道边界愈发融合，形成以“消费者”为核心的零售新生态 • 传统场景下，线下商超、百货与线上消费完全割离，消费者消费受场所限制； • 在科技支撑下，传统企业与线上企业各取所长、融合形成新的消费系统——以“消费者”为核心的全渠道服务模 式，线上与线下数据打通，全方位还原用户画像以及消费行为，全面精准地满足消费需求。 传统零售 新零售：数据驱动、全渠道融合 自2016年1月以来， 线上 回 归 已有300万APP用户、 线 新线上 店内20000种以上商品、 下 平均月购买次数4-5次 新消费者 消费者 割离的线上、线下 融合的线上、线下 • 渠道融合后，在任何时间任何场合 消费者自主选择权扩大； 任何场景下，都有可能产生交易 消费者是整个新零售模 升 级 新线下 式的核心 化 线下 数字 数据来源：盒马鲜生 大数据 · 全洞察 7 

8 .互联网消费生态发展特点三： 内容成为商品和消费者之间不可或缺的深度连接 • 由于消费者对“商品+服务+内容”模式一体化的消费新需求，内容与商品逐渐融合； • 内容电商通过内容连接消费者和用户，实现转化率提升、电商导流和精准营销。 消费者新需求 内容连接消费者与商品 内容化： • 传统电商向内容化转型， 通过图文，短视频及直 商品 播等形式提升消费者体验； 商品 社区化： • 电商平台通过社区提供一站式服务，使得用户产 内容 生感情寄托，粘性与转化率更高； 体验 内容 服务 精准化： 消费者 • 平台社交数据能够体现购物偏好，个性化数据助 力精准营销； 大数据 · 全洞察 8 

9 . 互联网消费生态发展特点四： 共享模式继续发酵，不同领域发展阶段各异 • 相比起共享生态圈中其他类目，共享物品仍 处于起步阶段；目前行业涉及雨伞、充电宝、 • 提供空间服务的共享住宿、 空间：统一化 物品：泛化 服装、wifi、器材等细分行业，通过差异化的 共享办公在经历一番探索后 尚处于成长期的共享住宿、办 共享模式应用到了更广泛的细 服务迎合细分的市场需求； 逐渐找到了最优的模式； 公等空间服务走过不同领域的 分商业场景，新形成的商业模 探索，服务趋于统一化 式正在等待消费者的认可 • 共享物品行业分化尚不明显，产品创新或服 务的异质性将成为未来行业突破点。 • 共享办公逐渐统一为空间、 社区、服务多元融合模式， 共享住宿逐渐统一为提供 • 以日常出行为代表的刚需类共享服务逐渐成 “个性化房源+旅游综合性相 熟，成为公共交通的有益补充； 关服务”的模式。 出行：日常化 • 共享出行有效的补充了城市公共交通的不足， 提高了消费者的出行效率，引领全新的出行 随着共享出行行业持续走热和行业不断规范 ，共享出行逐渐成为公众的出行选择，共享 方式。 出行趋于常态化、日常化。 大数据 · 全洞察 9 

10 .互联网消费生态发展特点五： “信用服务”成为消费生态的一个重要支撑 • 通过引入信用评分，很多服务性消费将变得更加便利。现阶段看，共享模式是最主要的激发场景，一方面信用分 的担保可以使用户省去交押金环节，从而减少用户的使用成本，有利于培养起共享的消费习惯，推动了共享模式 的快速规模化；另一方面随着信用分重要性的增强，用户对自己信用分的关注也可以间接起到规范用户行为的作 用。信用服务成为消费生态的一个重要支撑体系。 推动共享模式快速规模化 规范消费者行为 • 消费者对共享经济的需求持续上升，而共享经济的基础就是 • 信用中介服务的联合惩戒能有效起到让不守信者处处受限的 相互信任。有了“信用”的支持，免押金“享”用产品或者 作用，间接起到规范消费者行为的作用。 服务将变得更加容易，而这种便利对激发消费者习惯共享模 • 以共享单车场景为例，租车行业免押客户相比押金客户，租 式起到很大推动作用。 金欠款率低52%，违章罚款欠款率低27%，丢车比率低 • 以共享单车场景为例，开通信用免押后，当月新注册用户数 46% 量激增至上月新注册用户的3倍。 资料来源：芝麻信用、ofo 大数据 · 全洞察 10 

11 .互联网消费生态发展特点六： 人工智能加速产业应用，切实进入到消费层面 • 人工智能应用的热潮从2015年开始，到今年仍在快速增长，随着底层技术的不断成熟及开源共享，各行业都在探 索技术的产业化应用； • 从投资数据看，截至2017年Q3的投资金额已经超过去年全年，尤其是“应用层”投资已接近“技术层”投资的两 倍，而这些应用正在改变与影响着医疗、金融、教育等多个消费领域。 数据来源：《2017 中国AI投资市场研究报告》 数据来源：《2017 中国AI投资市场研究报告》 大数据 · 全洞察 11 

12 .互联网消费生态发展特点七： 大数据优化消费体验——整合资源配置模式应用到更多消费领域 • 从在各领域应用广泛的个性化推荐到由出行为代表的资源调控模式，大数据正在持续优化消费体验，并不断拓展 领域，停车就是其中较为代表性应用领域，通过利用大数据整合不同车场信息与资源，推出车位信息共享、车位 引导、P2P车位共享等一系列功能，提高了车位的使用率，有效解决消费者停车难问题，优化了出行体验。 • 根据ETCP的数据，在CBD的商业综合体 使用智慧停车APP入场寻找车位可以节省 停车场A 5分钟的时间，周末18-19点为CBD商业 综合体的晚高峰，仅这一小时因入场找车 位可节约的社会时间成本约为239天。 智慧停车平台 打通信息孤岛，整 停车场E 合不同停车场的数 停车场B • 公共活动造成局部车流密度骤升，智慧停 1. 车位信息共享：基于用户目的地定位，通过监控周边 据与资源，实现车 车可以辅助疏导车流。以周杰伦重庆奥体 车场的空闲、繁忙情况，向车主推荐最优停车选择和导 位信息与车位资源 航路线。 演唱会为例，由于演唱会当天限制车辆进 的共享。 2. 车位引导系统： 由探测器对车位进行检测，通过显示 入，周边车停车场进场数激增。智慧停车 屏显示空车位信息，用户通过该信息，实现轻松停车。 可以帮助车主提前预定周边停车场车位， 3. P2P车位共享： 将白天车位较为紧张的车场类型进行 解决临时找不到车位的问题。 停车场D 停车场C 引流，既可以减少社区车场的空置率，也可以缓解周边 物业的压力。 数据来源：ETCP 大数据 · 全洞察 12 

13 .2017 中国互联网消费生态发展：升级 = 深耕 +“唤新” • 从互联网消费生态的发展来看， 2017年“升级”的方式主要分为两大方向： 1）对消费者以及部分行业来说，在原有“跑道”上深耕； 2）受到技术和模式的催化，许多潜在的商业模式与业态被“唤新”； • 深耕：消费观升级核心趋势与去 消费观升级 年没有太大差异，但每个细分方 ( 深耕 ) 向有了不同程度的深耕发展。 • 深耕：旅游、运动、文娱等行业在 • 深耕：以共享经济为代表的新 现有领域上有了深耕发展； 商业模式今年进一步发酵； 商业模式升级 业态发展升级 • 唤新：人工智能等技术已经在金融、 ( 深耕+唤新 ) ( 深耕+唤新 ) • 唤新：线上线下一体化模式重 医疗、教育等领域有了较多尝试， 构了人货场的关系，驱动零售 使这些相对传统的行业有了新的发 行业唤新。 展。 大数据 · 全洞察 13 

14 . 第二章 消费观升级 

15 .消费需求的变化路径 • 消费人群主体的改变和人均可支配收入提升推动了消费观念的升级。 • 消费观念差异显现，多元化消费诉求细分 • 从众已不再是消费者消费特征，消费者追求更关注个性化、 绿色、健康; • 消费者更想满足自身的精神需求，追求多元的文娱生活; • 标新立异，多一点定制元素，成为年轻消费者的诉求; • 消费者更愿意为品质买单； 必需品 非必需品的诉求 非必需品 • 消费者需要更多更专业的物品提升生活品质和效率; 诉求大 开始显现 占比提升 • 消费者追求高性价比，不是大品牌也喜欢。 • 消费者不再满足简单的非 必需品，对物质生活和精 神生活提出了更高要求 大数据 · 全洞察 15 

16 .80后是消费升级的主力，同时90后消费潜力不容小觑 • 从线上不同年龄段人群的销售额贡献来看，80后贡献了主要的销售额，且集中分布在消费升级中指数中的中高消 费区间； • 90后的销售额贡献目前相对较小且平均，待消费能力进一步提升，有望赶超80后。 70前 70后 80后 90后 圈大小：销售额大小 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 消费升级指数 低 中 高 超高 数据来源：阿里数据 数据时间：2015.10-2017.09 注：消费升级指数=a*非必需提升指数+b*品类多样性指数+c*个性化指数+d*品质化指数+e*垂直专业化指数，详细解释见附录。 大数据 · 全洞察 16 

17 .主力人群更多元的财务结构促成了更开放、更超前的消费观 • 80、90后兼职外快增速远高于70前和70后，收入来源更多元； • 年轻群体对互联网理财等新型理财产品接受度高，不再拘泥于银行存款的低收益，对于金钱的观念更开放。 数据来源：挖财 数据来源：挖财 大数据 · 全洞察 17 

18 .不同年龄段人群消费升级的细分偏好不尽相同 • 数据显示，从线上消费情况表现来看，有一定经济基础的70前在消费上对品质化的要求相对更高；作为消费升级 主力的80后则更加聚焦在非必需、品质和个性上的消费；而作为消费升级中的潜力股，90后在消费上偏好更多元、 更专业的品类。 数据来源：阿里数据； 数据时间：2015.10-2017.09 注：雷达图数据为相对值，各指数详细解释见附录 大数据 · 全洞察 18 

19 .总结今年消费者消费观升级的三大表现： 表现一 表现二 表现三 个性化消费普及 从“价格导向”到“价值导向” 追求更为细分的小品类 大数据 · 全洞察 19 

20 .表现一：个性化消费普及 

21 .追求个性的消费理念的升级体现在以下两大方面： 1 愿意在更多领域追求定制 2 愿意追随小品牌 大数据 · 全洞察 21 

22 .定制市场高速发展：定制品类泛化，可定制物品增多 • 随着消费者个性化需求日益提升，定制市场高速发展，消费者人数和金额近两年均保持两位数高速增长，可定制 物品也越来越丰富。 数据来源：阿里数据 数据来源：阿里数据 数据来源：阿里数据 大数据 · 全洞察 22 

23 .90后乐于表达自我，强调个人专属，引领专属定制 • 90后消费群体更注重自我属性，乐于表达自我，对于定制更加强调个人标签，是定制人群规模最大，是专属定制 的核心人群。 数据来源：阿里数据 注：线上专属定制人群筛选为在线上购买过带有签名定制，专属设计定制的产品人群 大数据 · 全洞察 23 

24 .90后的专属定制：从平价小物件的定制到大牌专属的定制 • 从定制品类看，90后除了在手机壳、马克杯等平价小物件定制消费模式外，也开始逐渐走向大牌彩妆定制服务； • 在美妆定制中，口红的销售增速最快，其中以YSL定制口红为例，推出定制服务后，90后人群销售额占比较之前 显著提升。 数据来源：阿里数据 ； 注：刻字服务前：2015.01-2016.06；刻字服务后：2016.07-2017.09；刻字时间确定为中国专柜开启刻字服务时间 大数据 · 全洞察 24 

25 .80后休闲定制：更愿意为旅游休闲类定制买单，小众目的地的品质游受到欢迎 • 80后在繁重工作压力之下，旅游成为主要的休闲方式之一，在旅游休闲类上的人均支出提升最快； • 此外，80后定制游人数在两年间也快速增长, 在80后最爱的定制游国家里面，除了大众目的地，小众目的地也颇 受青睐。 数据来源：阿里数据； 注：价格提升系数=2016.10-2017.09滚动年人 数据来源：飞猪 数据来源：飞猪， 数据时间段：2015.10-2017.09 均消费额/2015.10-2016.09滚动年人均消费额 大数据 · 全洞察 25 

26 . 随着消费者对品牌观念的转变，消费意识从盲目跟风逐渐转向自我认同 盲目跟风 01 02 • 自我意识觉醒 03 观念成熟 追求大牌 • 逐渐认同小品牌 小品牌得到大众认可 市场 • 能够满足基础时尚要求 • 电商冲击加剧 • 创新小品牌大量涌现 • 大品牌占据市场 • 创新小品牌出现 • 拥有各自的细分市场 消费者心态 • 对风格、流行元素等关注 • 逐渐接受多样化差异化， • 从被动接受到主动追求， 点较低，自我意识薄弱 自我意识觉醒 成为创新小品牌的追随者 大数据 · 全洞察 26 

27 .消费者对“小而美”品牌愈发认可，90后是核心人群 • 以线上小众/潮牌、原创/独立设计品牌和网红品牌三类为例，对比两年的销售额均有所上涨且人均消费额均呈现 增长趋势；其中以原创/独立设计品牌在销售额上表现突出；相比之下网红品牌人均消费额最高； • 从消费年龄来看，90后“小而美”品牌覆盖人群最多，是其主力人群。 数据来源：阿里数据；注：人数渗透率=各代际购买小而美品牌人数/各代际个性化人群总人数； 个性化人群=线上购买过个性化产品的人群 大数据 · 全洞察 27 

28 .案例分析：90后追随网红小品牌 • 韩国的网红化妆师Pony自成立个人彩妆品牌后，反响热烈，消费者纷纷通过代购购买； • 淘宝店铺初期（2016年1月-3月），其主力购买人群为90后； 2017年3月Pony Effect入驻天猫旗舰店后的三个月 间（2017年3月-5月）90后贡献的销售额占比接近6成，品牌进入初期，销售额均由90后推动。 旗舰店开业 数据来源：阿里数据 数据来源：阿里数据 大数据 · 全洞察 28 

29 .案例分析：90后潮流先导者 • 深受90后喜欢的潮流单品小白鞋，在2016年百度指数搜索爆发前90后的购买已处于高位，2016年潮流舆论关注 度飞速提升，小白鞋整体开始线上爆发。 数据来源：阿里数据 数据来源：阿里数据 大数据 · 全洞察 29